OpenCV是一個跨平臺計算機視覺和機器學習算法庫。它不僅能用來實現(xiàn)各種復雜的算法，還能夠對圖像進行預處理：包括圖像的平移、旋轉、縮放、翻轉、裁剪。希望把這些知識分享給初學者。

圖像平移

我們使用OpenCV提供的仿射變換函數cv.warpAffine（）沿x和y軸移動圖像。

Step1. 調用一個函數cv.warpAffine（）。

Step2. 創(chuàng)建一個平移矩陣，這一步需要借助NumPy進行。

Step3. 將img（需要變換的圖像）、transMAT（平移矩陣）和Dimensions（維度）代入仿射變換函數cv.warpAffine（），輸入x和y以確定平移多少。

向左、向上移動，則x、y設為負數，反之則為正數。

Step4. 采用cv.imshow（）函數顯示圖像。

## Translation

def translation（img，x，y）：

tranMAT = np.float32（［［1，0，x］，［0，1，y］］）

dimensions = （img.shape［1］，img.shape［0］）

return cv.warpAffine（img，transMAT，dimensions）

translated = translation（img，-100，100）

cv.imshow（“Translated”，translated）

cv.waitKey（0）

圖像旋轉

在OpenCV中旋轉圖像，可以將任何點用作旋轉的中心，同樣使用cv.warpAffine（）函數以及和上面相同的參數。但是旋轉矩陣與圖像平移是不同的。

Step1. 創(chuàng)建一個旋轉函數，定義圖像img、旋轉角度angle和旋轉點rotPoint。

Step2. 利用cv.getRotationMatrix2D（）（矩陣旋轉與縮放）創(chuàng)建一個旋轉矩陣rotMAT，其中包括旋轉點、旋轉角度和比例因子。如果不需要比例因子，則將其設為1.0。

Step3. 輸入旋轉角度、旋轉點對應數值。（如不需要設置旋轉點，則在Step1中設為空值None）

## Rotation

def rotate（img，angle，rotPoint=None）：

（height，width） = img，shape［：2］

if rotPoint is None：

rotPoint = （width//2，height//2）

rotMAT = cv.getRotationMatrix2D（rotPoint，angle，1.0）

dimension = （width，height）

return cv.warpAffine（img，rotMat，dimension）

rotated = rotated（img，20）

cv.imshow（“Rotated”，rotated）

cv.waitKey（0）

圖片縮放

在OpenCV中需要用到函數cv.resize（img， （500， 500）， interpolation=cv.INTER_LINEAR）。

根據縮小或放大圖像的需要，參數指定插值方法可以選擇cv.INTER_AREA（區(qū)域插值）、cv.INTER_CUBIC（三次樣條插值）、cv.INTER_LINEAR（線性插值）。

如需放大圖像，可以采用《》 INTER_LINEAR（效率較高）或INTER_CUBIC（效率較低）；

如需縮小圖像，可以采用《》 INTER_AREA。

## Resize

resized = cv.resize（img（500，500），interpolation=cv.INTER_LINEAR）

cv.imshow（“resized”，resized）

cv.waitKey（0）

圖片翻轉

使用OpenCV中的cv.flip（）函數，該函數支持圖像的翻轉（垂直翻轉、水平翻轉，以及同時翻轉均可）。

cv.flip（img，flipcode）翻轉模式有三種：0為垂直翻轉，1為水平翻轉，-1 為兩個方向同時翻轉。

## Flipping

flipped = cv.flip（img，0）

cv.imshow（“Flipped”，flipped）

cv.waitKey（0）

圖像裁剪

運用Cropped = image［a1:a2，b1:b2］ 裁剪圖像img得到一個矩形，高度從a1到a2，寬度從b1到b2。

## Cropping

cropped = img［100:200，100:200］

cv.imshow（“Cropped”，cropped）

cv.waitKey（0）

除此之外，OpenCV還能用于空間顏色轉換、物體跟蹤、圖像分割、輪廓提取、結構分析、人臉識別等，功能十分強大。

Raoof Naushad不僅發(fā)布了這篇教程，還分享了用于基本和高級圖像處理的OpenCV速查表，感興趣的朋友可以通過下方鏈接查看。
編輯：lyn